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碎碎念:主要是把显卡相关的整合出来,基础知识后面再放上来

显卡安装后可以有效降低电脑开太多界面卡顿hhh现象,不过如果显卡不好的话或者是独显的话 问题也不大,主要是学习 learning 使用

参考资料都随着后文附在文内了

0. 显卡GPU的基础知识

待填入

1. 显卡安装

参考资料:知乎 Ubuntu 18.04 安装 NVIDIA 显卡驱动

1.终端输入:

ubuntu-drivers devices

查看自己的是否是nvidia的显卡驱动



最后有个recommended的就是推荐的安装,

2.如果安装推荐版本直接:

sudo ubuntu-drivers autoinstall

无需进行任何设置 ,安装完成后sudo reboot

3.重启后,输入这个查看是否安装成功了

nvidia-smi



同时右上角也可以看到CUDA版本(11.1好像pytorch还不支持 LOL)

Optional: 卸载显卡(当你要换显卡的时候)

首先打开自己的software & updates: 选择用独显来显示,不然直接从硬件换显卡会... 黑屏的



选中后点击apply changes后,等待一段时间,重启,进入设置确认一下是否已经换好了:



看到这里不再是NVIDIA的即可,继续卸载显卡驱动了

首先如果是zsh,请切换到bash

bash
sudo apt remove nvidia-*



接着关机,换显卡:



第一、二步拆下原显卡,第三步安装新显卡(不要问我为啥从大的到小的了,因为大的是我自己的... )

然后屏幕接好,开机:



就又回到安装显卡的时候啦~ OVER

2. 安装CUDA

这里的前提是完成了安装显卡的步骤哦



图片中① CUDA Version:11.1是指这个 显卡版本能够安装的最高版本的CUDA

图片中② 是你的显存是多少 比如这里是6G的显存

引用参考:深度学习 最快方式安装CUDA和 Nvidia Driver

CUDA下载

Autoware对CUDA的要求是:10.0 如果你需要运行其他的可以具体看github readme里面说明的CUDA版本即可,不同版本的安装也基本都是一个步骤

CUDA安装:CUDA Toolkit 10.0 Archive 下载

但是官方下载的地址有点慢,看看后面能不能给贴一个链接分享



如图检查并点击箭头

运行下载的

# 首先cd到下载的那个文件夹中
sudo sh ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run

然后会出来一个专利书来阅读,长按CTRL+F(CTRL +B是往前翻一页)即可

最后会出来的选项:

1): Do you accept the previously read EULA?

accept

2): Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 **?

n(因为我们已经在上面的步骤安装了最新的显卡驱动)

3): Install the CUDA 10.0 Toolkit?

y

4): Enter Toolkit Location

(直接回车,默认那个就好)

5): Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?

y

6): Install the CUDA 10.0 Samples?

y(其实可以是n,不信的话你可以按照最上面的方法卸载cuda toolkit之后,cuda-10.0文件下还是有 Samples文件,当然了,不用太纠结~)

7): Enter CUDA Samples Location

(直接回车,默认那个就好)

export 设置路径PATH

# bash的终端的话 默认就是这个
gedit ~/.bashrc # zsh终端的话
gedit ~/.zshrc

添加:

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后可以测试一下是否安装成功

cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make -j4
./deviceQuery

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